机组组合的改进自学习粒子群算法.pdf

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1、第26卷第2期电力系统及其自动化学报Vo1．26No．22014年2月ProceedingsoftheCSU—EPSAFeb．2014机组组合的改进自学习粒子群算法谢胤，于汀，陈海良，赵舫，郭瑞鹏，蒋雪冬(1．浙江大学电气工程学院，杭州310027；2．中国电力科学研究院，北京100192)摘要：安全约束机组组合是混合整数规划问题，找到高效稳定求解此问题的算法很重要。文中提出了一种新型的离散粒子群求解机组组合问题，通过松弛模型辨识出机组中必开必停的情况，减少离散变量数目，并结合机组组合问题的特性提出了对应的改进自学习策略，

2、能较好地解决含安全约束的机组组合问题。此外，给出了一种初始粒子群生成策略，提高粒子质量。以IEEE30和IEEE118两个标准节点系统为测试算例，通过与传统算法和商业软件包CPLEX的数据对比发现此算法能较快找到最优解或次优解，效率高计算结果稳定，证明该方法可行高效。关键词：机组状态；网络安全约束；整数变量辨识；粒子群算法；自学习中图分类号：TM713文献标志码：A文章编号：1003—8930(2014)02—0014—07UnitCommitmentModelBasedonSelf-learningParticleSwa

3、rmAlgorithmXIEYin-zhe，YUTing，CHENHai-liang，ZHAOFang，GUORui-peng，JIANGXue-dong(1．SchoolofElectricalEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China；2．ChinaElectricPowerResearchInstitute，Beijing100192，China)Abstract：Theunitcommitmenthascommonlybeenformulatedasami

4、xed-integer，nonlinearoptimizationproblem．Tofindaneficientandstablemethodtosolvethisproblemisimportant．Anoveldiscreteparticleswarmoptimizationtosolveunitcommitmentwasproposedinthispaper．Anovelidentificationmethodfortheintegervariableswasproposedtoreducethedimension

5、s．Besides，accordingtothecharacteristicsofunitcommitmentandthesecurityconstraints，animprovedself-learningstrategybasedonnovelparticleswarmoptinizz~；onwasproposed．Thismethodcansolvesecu-rityconstrainedunitcommitmentwel1．Inaddition，amethodtoproduceinitialparticlesint

6、hefeasibleregionwaspro—posedinordertoimprovethequalityofthesolution．ThefeasibilityandeffectivenessoftheproposedmethodaredemonstratedbytwotestsystemsofIEEE30andIEEE118，andthecomputationalresultsarecomparedwiththeCUS-tombende~decompositionandthecommercialsoftwareCPL

7、EX．Theresultshowsthatthismethodcanfindtheopti-mumorsuboptimumsolutionquickly，whichprovesthefeasibilityandvalidityofthismethod．Keywords：unitstate；networksecurityconstrained；integervariableidentification；particleswarmalgorithm；self-learning近年来国家电网公司致力于坚强智能电网的如何应用各类优

8、化方法或者采用各种启发式策发展战略。另外，国家的节能策略也要求机组在保略，以损失解的最优性为代价，力求在尽量短的计证发电安全的同时减小煤耗。因此，安全约束机组算时间内求得尽量优的解显得很有必要[61。实际的电组合scuc(securityconstrainedunitcommitment)问力系统中，其